PURPOSE. The aim of this study is to evaluate the appropriate impression technique by analyzing the superimposition of 3D digital model for evaluating accuracy of conventional impression technique and digital impression. MATERIALS AND METHODS. Twenty-four patients who had no periodontitis or temporomandibular joint disease were selected for analysis. As a reference model, digital impressions with a digital impression system were performed. As a test models, for conventional impression dual-arch and full-arch, impression techniques utilizing addition type polyvinylsiloxane for fabrication of cast were applied. 3D laser scanner is used for scanning the cast. Each 3 pairs for 25 STL datasets were imported into the inspection software. The three-dimensional differences were illustrated in a color-coded map. For three-dimensional quantitative analysis, 4 specified contact locations(buccal and lingual cusps of second premolar and molar) were established. For two-dimensional quantitative analysis, the sectioning from buccal cusp to lingual cusp of second premolar and molar were acquired depending on the tooth axis. RESULTS. In color-coded map, the biggest difference between intraoral scanning and dual-arch impression was seen (P<.05). In three-dimensional analysis, the biggest difference was seen between intraoral scanning and dual-arch impression and the smallest difference was seen between dual-arch and full-arch impression. CONCLUSION. The two- and three-dimensional deviations between intraoral scanner and dual-arch impression was bigger than full-arch and dual-arch impression (P<.05). The second premolar showed significantly bigger three-dimensional deviations than the second molar in the three-dimensional deviations (P>.05).
최근 건설프로젝트가 대형화 복잡화되어 감에 따라, 건설공사에서의 리스크 및 불확실성이 급증하고 있다. 증가하고 있는 건설 공사의 위험을 정량적으로 평가하고 관리 할 수 있는 모델 개발을 위해서는 위험 인자를 식별하고 위험인자의 발생 빈도와 심도를 계량화하는 연구가 우선되어야 한다. 이에 본 연구에서는 건설현장에서 발생한 사고 데이터를 기반으로 하여 위험요인의 확률분포 및 리스크 레벨별 위험의 발생 확률과 위험의 발생 빈도를 몬테카를로 기법을 통해 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션을 통해 사고 원인의 확률 분포 및 사고 원인별 위험도를 분석하여 계량적 분석 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 정량적 위험관리모델 및 위험관리 연구를 위한 기초 자료가 될 것이다.
This paper depicts a case study of the BIM (Building Information Modeling)-enabled evaluation of design alternatives for an actual remodeling project in Yeongwol, Korea. The increase of urban population and income followed by the growth of economy has derived massive supply of grand scale housing project in Korea since 1970s. Consequently, building remodeling became one of the feasible resolutions for renovating such old housings in these days. This paper aims to introduce a technical approach to such remodeling projects based on BIM-enabled applications focusing on quantitative analysis of design alternatives. Among the technical issues of such building remodeling projects, this paper focuses on the BIM-enabled area analysis and comparison between design alternatives to support decision-making even in early phase of remodeling design process. BIM and its variety of applications have broadly influenced the domain of AEC-FM (Architecture, Engineering, Construction, and Facility Management) within the lifecycle of buildings. As one of the applications facilitated by BIM, the automated area calculation and scenario-based comparison between alternatives can play an important role in the early phase of remodeling project. We modeled three design alternatives (buildings) and three housing modules (units) based on the actual case in Yeongwol city, Korea using a BIM design authoring tool. Nine combinatorial BIM models were demonstrated for the BIM-enabled review process described in this paper. To determine the most optimal design scenario among nine alternatives, this paper demonstrates a result of the conducted spatial program review. The main subject includes specific spatial program issues on; 1) the number of unit spaces; and 2) area of individual/grouped and private/shared spaces.
도시지역에 위치한 위해 시설 특히 가스에너지 관련 시설은 최근에 이르러 그 사고로 인해 막대한 재산 및 인명 피해를 동반하는 등 지역 주민에 위험 대상으로 등장했다. 이러한 가스에 관련된 사고의 영향을 예측하고 줄이기 위하여 위험성 평가를 이용한 종합적인 안전관리 시스템이 절대적으로 요구된다. 본 연구에서는 이런 상황들과 최근의 시대적 여건들을 고려하여 종합적인 정량적 위험성 평가 기반 구조를 구축하고 관련 모델들의 원만한 연관성을 갖게 하기 위한 개념 및 이론을 제시하였다 이를 위해 LPG시설의 사고 시나리오에 대한 위험성을 정량화 하여 LPG 저장시설에 대한 위험성을 평가할 수 있는 방안과 정량화 된 위험성을 표현하기 위하여 개인적 위험과 사회적 위험의 활용방안을 제시하였으며 이것들을 효율적으로 지원할 수 있는 지원 프로그램의 개발을 병행하였다.
Objective Posttraumatic stress disorder (PTSD) is distinct from anxiety disorders in its etiology and clinical symptomatology, and was reclassified into trauma- and stressor-related disorders in DSM-5. This study aimed to find neurophysiological correlates differentiating PTSD from anxiety disorders using resting-state quantitative electroencephalography (qEEG). Methods Thirty-six patients with either PTSD or acute stress disorder and 79 patients with anxiety disorder were included in the analysis. qEEG data of absolute and relative powers and patients' medication status on the day of qEEG examination were obtained. Electrodes were grouped into frontal, central, and posterior regions to analyze for regional differences. General linear models were utilized to test for group differences in absolute and relative powers while controlling for medications. Results PTSD patients differed from those with anxiety disorders in overall absolute powers [F(5,327)=2.601, p=0.025]. Specifically, overall absolute delta powers [F(1,331)=4.363, p=0.037], and overall relative gamma powers [F(1,331)=3.965, p=0.047] were increased in PTSD group compared to anxiety disorder group. Post hoc analysis regarding brain regions showed that the increase in absolute delta powers were localized to the posterior region [F(1,107)=4.001, p=0.048]. Additionally, frontal absolute gamma powers [F(1,107)=4.138, p=0.044] were increased in PTSD group compared to anxiety disorder group. Conclusion Our study suggests increased overall absolute delta powers and relative gamma powers as potential markers that could differentiate PTSD from anxiety disorders. Moreover, increased frontal absolute gamma and posterior delta powers might pose as novel markers of PTSD, which may reflect its distinct symptomatology.
원형 막대자석이 강자성 원형 막대 물체에 작용하는 자기력에 대한 정량적인 표현이 자기화 이론, 자기에 대한 Gilbert 모형, Ampere 모형을 바탕으로 유도되었다. 이 연구에서 유도된 자기력은 원형 막대자석의 잔류 자기화 자기장과 단면적, 강자성 원형 막대 물체의 포화자기장과 단면적에 비례하며, 그리고 이들 사이의 거리에 관계되는 양의 제곱에 반비례한다. 반지름 0.4 cm이고 길이 7 cm인 알니코V 원형 막대자석과 페라이트 원형 막대자석이 반지름 이상 거리에 있는 강자성 물체에 작용하는 자기력은 각각 3.6711 N과 0.1857 N 이하로 계산되었다.
This study was performed to identify the effect of synovium graft on conjunctiva in rabbits after dry eye induction. Six New Zealand White rabbits were used as dry eye models. Both eyes were divided to two groups as control and synovium graft group. The synovium graft was performed in fourth week after dry eye modeling. Quantitative change of tears through Schirmer tear test (STT), qualitative change of tear film through tear film break up time (TFBUT), and damage of cornea through fluorescein staining were observed for 10 weeks at intervals of two weeks. Histological examination was performed to evaluate cornea and conjunctiva at tenth week. In both groups, STT and TFBUT were significantly decreased in 4 weeks after modeling compared to 0 weeks (p < 0.05) . After synovium graft, there were increases in STT value at 4 weeks and TFBUT at 4 and 6 weeks in graft group (p < 0.05). Corneal fluorescein staining showed no significant difference between the two groups. In histopathological examination, grafted synovium was detected as round to ovoid ingression folds, well attached to grafted regions with 0.11 ± 0.04 mm2 (range, 0.05-0.16 mm2). These results indicated that the synovium graft on the conjunctiva had an effect on the qualitative and quantitative improvement of the tear film even though there was no histological change.
Lee, Chaelin;Oh, Min-Jeong;Cho, Geum Joon;Byun, Dong Jun;Seo, Hong Seog;Choi, Man Ho
Mass Spectrometry Letters
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제13권1호
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pp.11-19
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2022
Although translational research is referred to clinical chemistry measures, correct weighting factors for linear and quadratic calibration curves with least-squares regression algorithm have not been carefully considered in bioanalytical assays yet. The objective of this study was to identify steroidogenic roles in preeclampsia and verify accuracy of quantitative results by comparing two different linear regression models with weighting factor of 1 and 1/x2. A liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS)-based adrenal steroid assay was conducted to reveal metabolic signatures of preeclampsia in both serum and placenta samples obtained 15 preeclamptic patients and 17 age-matched control pregnant women (33.9 ± 4.2 vs. 32.8 ± 5.6 yr, respectively) at 34~36 gestational weeks. Percent biases in the unweighted model (wi = 1) were inversely proportional to concentrations (-739.4 ~ 852.9%) while those of weighted regression (wi = 1/x2) were < 18% for all variables. The optimized LC-MS combined with the weighted linear regression resulted in significantly increased maternal serum levels of pregnenolone, 21-deoxycortisol, and tetrahydrocortisone (P < 0.05 for all) in preeclampsia. Serum metabolic ratio of (tetrahydrocortisol + allo-tetrahydrocortisol) / tetrahydrocortisone indicating 11β-hydroxysteroid dehydrogenase type 2 was decreased (P < 0.005) in patients. In placenta, local concentrations of androstenedione were changed while its metabolic ratio to 17α-hydroxyprogesterone responsible for 17,20-lyase activity was significantly decreased in patients (P = 0.002). The current bioanalytical LC-MS assay with corrected weighting factor of 1/x2 may provide reliable and accurate quantitative outcomes, suggesting altered steroidogenesis in preeclampsia patients at late gestational weeks in the third trimester.
Quantitative habitat model is established with species occurrence and spatial abundance data, which were usually acquired by professional field ecologists and citizen scientists. The importance of citizen science data is increasing, but the quality of these data needs to be evaluated. This study aims to identify and compare both expert-based data and citizen science data based on the performance power of quantitative models derived from both data sets. A Maximum Entropy (MaxENT) model was developed using eight environmental variables, including climate, topography, landcover and distance to forest edge. The AUC values derived from the MaxENT model were 0.842 and 0.809, respectively, indicating a high level of explanatory power. All environmental variables has similar values for both data sets, except for the distance to forest edge and rice paddy, which was relatively higher for expert-based survey data than that of the citizen science data as the distances increased. This result suggests that habitat model derived from expert-based survey data shows more ecological niche including wider ranges from forest edges and isolated habitat patches of rice paddy. This is presumably because citizen scientists focuses on direct observation methods, whereas professional field surveys investigate a wider variety of methods.
In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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